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python - 如何使用 Neupy 获得由神经元表示的点

问题描述

我正在使用 neupy 使用以下代码获取一组神经元：

All = pd.read_csv("inputfile.csv")
df = pd.DataFrame(All)
coords = df.as_matrix(columns=['lat', 'lng'])


sofmnet = algorithms.SOFM(n_inputs=2,
                          n_outputs=4,
                          step=0.5,
                          show_epoch=1,
                          shuffle_data=True,
                          verbose=True,
                          learning_radius=1,
                          features_grid=(4, 1),)

sofmnet.train(coords,epochs=20)
neuronlocations = sofmnet.weight.T

1-如何读取/获取与每个神经元相关的点集？2-inputfile.csv 有 date、lat、lng 字段。我想每天计算每个神经元的点数。如何进行？谢谢

标签： pythonpandasneupy

解决方案

您可以使用该predict方法来查找最近神经元的编码。这是官方文档中的一个示例。

>>> import numpy as np
>>> from neupy import algorithms, environment
>>>
>>> environment.reproducible()
>>>
>>> data = np.array([
...     [0.1961, 0.9806],
...     [-0.1961, 0.9806],
...     [-0.5812, -0.8137],
...     [-0.8137, -0.5812],
... ])
>>>
>>> sofm = algorithms.SOFM(
...     n_inputs=2,
...     n_outputs=2,
...     step=0.1,
...     learning_radius=0
... )
>>> sofm.train(data, epochs=100)
>>> sofm.predict(data)
array([[0, 1],
       [0, 1],
       [1, 0],
       [1, 0]])

预测返回 one-hot 编码的神经元标识符。您可以通过在输出上应用 argmax 来获得神经元的索引

>>> prediction = sofm.predict(data)
>>> neuron_index = prediction.argmax(axis=1)

您也可以使用此信息来解决第二个问题。

>>> df['neuron_index'] = neuron_index
>>> df.groupby(['date', 'neuron_index']).count()

                         lat  lng
date       neuron_index
2018-05-06 0               1    1
2018-05-07 0               1    1
           1               2    2

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